대안의 인생은 없다

돌이켜보면 왜 과거의 내가 선택한 삶의 방식에 자신감을 가지지 못했을까 안타깝다.

만일 그때 '내가 다른 선택을 했었더라면 어땠을까'라며 또 하나의 인생을 자신에게 주어진 옵션이라고 착각하고 제멋대로 상상하던 나는 뭐랄까,
내가 현재 살고 있지 않는 대안의 삶에 멋대로 싸움을 붙인 후 알아서 지고 있었다.
 
대안의 인생, 그런 건 어디에도 없는데 말이다.

행여 있더라도 분명히 내가 선택하지 않은 '저쪽 인생의 나'도 똑같이 '이쪽 인생의 나'를 시기하고 있었을 것이다.

- 임경선

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너무 잘 하고 싶은 욕망

완벽주의 성향의 아이들은
잘 해내지 못할 것 같으면 시작조차
하지 않는다.
고민하다가 마감 기한이
지나버리거나 시간이 모자라 얼렁뚱땅
해치우기도 한다.
잘 하고 싶은 갈망이
오히려 손을 놓게 만들어
포기해 버리는 것이다.

- 황보현 외의 《그림책을 활용한 감정코칭》 중에서 -

잘하고 싶은 마음이 클수록
시작하기가 더 어렵습니다.
게다가
'너무' 잘하고 싶어지면 더욱 어려워집니다.

글쓰기도 너무 잘 쓰려는 마음에 힘이 들어가면
좋은 글이 나오지 않습니다.
완벽하지 않아도 좋으니
힘을 빼고 가볍게 한 걸음 내디뎌 보는
훈련이 필요합니다.

오늘도 많이 웃으세요.

ChatGPT 시대에 가르친다는 것은 고통을 아는 것이다.

사진 제공: EvgeniyShkolenko / Getty Images

저는 오랫동안 다른 일을 병행하면서 시간제 강사로 대학에서 지구과학을 가르쳐 왔습니다.
처음 시작하게 된 이유는 단순히 즐거웠기 때문입니다.
악명 높은 저임금이나 불안정한 고용 때문에 이 분야에 뛰어드는 사람은 아무도 없을 겁니다.
학생들과 함께하는 일은 정말 보람 있는 경험이며, 중독성이 강해서 사람들이 조심해야 할 정도입니다.

하지만 생성형 인공지능 덕분에, 적어도 특정 상황에서는 상황이 대부분 비참해졌습니다.

지난 몇 년간 저는 실시간 수업이 아닌 녹화된 영상을 활용한 비동기식 온라인 강의만 진행해 왔습니다.
이러한 온라인 강의는 학생들의 학습 과정을 더 잘 파악할 수 있는 대면 수업에 비해 어려움이 많았습니다.
학생들이 정해진 시간에 한 시간 동안 강의실에 직접 출석할 필요가 없고, 이해하지 못하는 부분을 알아챌 때 무의식적으로 짓는 표정을 아무도 볼 수 없다면, 학습 과정에서 중도에 포기할 가능성이 훨씬 높아집니다.

하지만 ChatGPT가 등장한 이후로 강사의 역할은 단순히 과목을 가르치고 모든 학생의 과제를 정신없이 처리하는 데 그치지 않게 되었습니다.
이제는 학생들이 과제를 할 의욕이 없더라도 과제를 건너뛸 수 있게 되면서, 강사는 탐정이나 검사처럼 학생들의 과제를 대신 처리해야 하는 상황에 놓이게 되었습니다.
과제와 유사한 형태의 결과물을 제출하는 것이 훨씬 쉬워졌기 때문입니다.
실제로 상당수의 학생들이 이러한 방식을 사용하고 있습니다.
 최근 대학입시위원회(College Board)가 고등학생 600명을 대상으로 실시한 설문조사에서 84%가 과제에 인공지능 생성기를 활용했다고 답했습니다. 

교사들도 부정행위에 대해 낯선 존재는 아닙니다.
하지만 시험 중에 몰래 필기를 훔쳐보거나 위키피디아에서 문단을 표절하는 것은 LLM(법학 석사)이라는 대량살상무기에 비하면 구식 도구에 불과합니다.
저는 "부정행위를 했는가, 안 했는가?"처럼 단순한 이분법적 문제가 있었으면 좋겠습니다.
이제는 256가지 회색빛을 판단해야 하고, 학생이 제 채점에 대해 여러 단계의 기관 심사위원회에 이의를 제기할 경우를 대비해 제 결정을 뒷받침할 충분한 증거를 제시해야 합니다.

이 고되고 힘든 일은 제 시간의 상당 부분을 앗아갈 뿐만 아니라, 열정적으로 수업에 임하는 학생들조차 겉보기와는 다를 수 있다는 불안한 생각까지 들게 합니다.
어쩌면 그들은 제 도움 덕분에 어려운 개념을 이해했을지도 모르지만, 사실은 제가 알아차리지 못할 정도로 교묘하게 위키피디아 내용을 그대로 옮겨 적은 것일 수도 있습니다.

학생들이 이러한 환경에서 가장 큰 손해를 보는 이유와 저와 같은 강사들이 이 문제를 해결하는 데 무력감을 느끼는 이유를 설명해 드리겠습니다.

하든지 말든지, 인공지능은 없다.

학생들은 수업에 대해 흔히 오해를 갖고 있습니다.
교수를 원하는 성적을 받는 데 방해가 되는 적으로 여기는 경우가 많고, 정답을 맞추는 것이 교육의 목표라고 생각하는 경향이 있습니다.
왜냐하면 그렇게 해야 좋은 성적을 받을 수 있기 때문입니다.

하지만 이는 보디빌딩의 목표가 반복 횟수를 세는 것이라고 생각하는 것만큼이나 잘못된 생각입니다.
웨이트 트레이닝이라는 고된 작업 자체가 중요한 이유는 그 과정이 신체적인 결과를 가져오기 때문입니다.
흔히 LLM(법학 석사) 과정을 통해 에세이를 쓰는 것은 마치 지게차를 헬스장에 몰고 들어가는 것과 같다는 비유가 있습니다.
웨이트는 들어 올릴 수 있겠지만, 아무것도 이루어지지 않는다는 것이죠. 저는 당신이 시험 문제를 풀어주길 바라는 것도 아니고, 당신의 에세이가 저를 곤경에서 구해줄 거라고 기대하는 것도 아닙니다.
중요한 것은 그 과정을 통해 무언가를 얻어내는 것 입니다 .

최근 소라를 이용해 사용자들이 비교적 현실적이지만 심각한 문제를 내포한 영상을 손쉽게 제작할 수 있다는 내용의 영상 에서 , 행크 그린은 오픈AI CEO 샘 알트만을 향해 눈을 비비며 "사모님, 마찰이 중요해요!"라고 외쳤습니다.

그린은 학습 과정을 설명하고 있었을지도 모릅니다.
마찰이 없고 노력이 없다면 아무런 일도 일어나지 않은 것이고, 학생은 아무것도 배우지 못한 것입니다.
마치 페인트가 마르는 것을 지켜보는 것과 다를 바 없이 생산성이 떨어지는 일이 아닙니다.

제 수업 과제 중에는 제가 가르친 내용을 넘어서는 아이디어를 확장하기 위해 비판적 사고를 요구하는 질문들이 있습니다.
예를 들어, 어떤 과제에서는 특정 바위가 풍화되는 데 오랜 시간이 걸리지 않도록 풍화 현상을 연구하는 방법을 생각해 내도록 요구합니다.
(이러한 실험은 의학 임상 시험에서 위약과 같은, 우리가 이전에 논의했던 예시들과는 매우 다른 유형의 대조군을 사용합니다.)

최근 변화를 감지하고 2019년부터 이 질문을 던진 이후 받은 279개의 답변을 모두 검토해 보았습니다.
ChatGPT를 도입하기 전에는 약 3분의 1 정도가 정답을 맞혔는데, 단순히 또 다른 사실을 수동적으로 받아들이는 것이 아니라 과학적 사고를 위한 중요한 단서들을 스스로 연결해낸 결과였습니다.
그러나 지난 2년 동안 정답률은 절반 이상으로 상승했습니다.
여기에는 특별한 비밀이 없습니다.
ChatGPT가 이 질문에 대해 사용하는 용어들이 이제 자주 등장하기 때문입니다.

학생들은 이것을 단순히 정보를 찾아보는 것으로 여길 수도 있습니다.
실제로 대다수의 학생들은 설문 조사에서 LLM을 사용하는 가장 유용 하고 수용 가능한 방법 으로 이를 꼽습니다 . 하지만 질문을 입력하고 답변을 전달하는 것은 그것에 대해 생각하는 것과는 다릅니다 .

이런 유형의 질문을 우리는 "형성 평가"라고 부릅니다.
저는 답의 정답 여부는 채점하지 않고, 노력만 평가했습니다.
핵심은 학생이 핵심 개념을 제대로 이해했는지, 아니면 여전히 개념 연결에 어려움을 느끼는지 파악하는 것이었습니다.
수업 대부분처럼 부담이 적은 상황에서는 실패도 학습에 도움이 됩니다.
하지만 기말고사에서 이런 문제를 만난다면 완전히 다른 상황이 되겠죠.

형성평가를 수업에 포함시켜 놓고 LLM(법학 석사)에게 떠넘긴다면 무슨 의미가 있을까요? 학생과 강사 모두에게 시간 낭비일 뿐입니다.
간단한 퀴즈는 학생들이 스스로 이해도를 점검하는 데 매우 효과적인 학습 도구이지만, 학생이 직접 참여해야만 의미가 있습니다.
이제 강사는 단 한 번의 간편한 명령으로 "에이전트형" LLM 브라우저를 활용하여 전체 강좌의 모든 퀴즈를 완료할 수 있습니다 .

교수들은 부정행위를 용인하고 이를 통해 이득을 얻고자 하는 학생들을 위해 이러한 유형의 과제를 유지해야 할까요, 아니면 부정행위를 막기 위해 학습 기회를 아예 없애버려야 할까요?

진화, 자연 선택

많은 강사들이 이러한 위기에 적응하기 위해 LLM 과정에서 거의 문제가 되지 않는 평가 도구, 즉 구술 시험이나 수업 시간에 지도하에 작성된 필기 과제와 같은 방식으로 돌아가고 있습니다.

이러한 해결책들은 비동기식 온라인 수업을 진행하는 강사들에게는 전혀 적용되지 않습니다.
이는 매우 안타까운 일입니다.
왜냐하면 이러한 수업들은 접근성이 매우 중요하기 때문입니다.
비동기식 수업은 신체 장애가 있는 학생, 캠퍼스에서 멀리 떨어진 농촌 지역 학생, 또는 정규직으로 일하거나 부양가족을 돌보면서 학위를 취득하려는 학생들에게 큰 도움이 될 수 있습니다.
만약 온라인 수업을 포기해야 한다면, 이러한 학생들이 가장 큰 피해를 입게 될 것입니다.

하지만 대면 수업의 경우에도 LLM 과정의 부정행위를 방지하기 위한 조치는 종종 교육의 질을 떨어뜨리는 결과를 초래합니다.
예를 들어, 시간과 노력이 많이 드는 구술 시험이 사라진 것은 단순히 학생 대 강사 비율이 높아졌기 때문이 아닙니다.
필기 시험은 모든 학생의 학습 경험을 동일하게 만들고 채점 과정에서 발생할 수 있는 편견의 가능성을 줄여줍니다.

이전에는 훌륭한 교육 도구였던 글쓰기 과제들이 이제는 가장 먼저 폐지 대상이 되었습니다.
저는 자연재해 수업에서 학생들에게 정확한 물리적 현상과 비현실적인 현상을 모두 활용하여 할리우드 블록버스터급 재난 영화의 줄거리를 쓰도록 했습니다.
이는 학생들의 글쓰기 실력 향상에 좋은 연습이었고, 학생들도 즐거워했으며, 배운 내용을 능숙하게 적용하도록 했습니다.

하지만 LLM 과정 학생들은 이런 형식의 에세이를 10초 만에 뚝딱 써낼 수 있습니다.
이런 부정행위는 쉽게 알아볼 수 있고 (게다가 질도 낮지만), 과제를 계속 진행하는 건 불가능했습니다.
일반 학생의 과제는 15분에서 30분이면 채점할 수 있지만, 부정행위 사례를 하나하나 처리하는 데만 4시간에서 8시간씩이나 걸리는 답답하고 우울한 작업이었습니다.
그래서 결국 해당 과제를 수업에서 제외할 수밖에 없었습니다.

예전에는 표절 문제로 학생들을 하소연하는 교수들에게 (때로는 다소 거만한 어조로) "복사 붙여넣기로 쉽게 완성할 수 있는 과제 대신, 좀 더 수준 높은 과제를 내주는 게 어떻겠냐"는 조언을 하곤 했습니다.
위키피디아에서 바로 찾아볼 수 있는 내용을 학생들에게 정의하거나 개념을 요약하라고 시키는 대신 , 다양한 문제 해결 방식을 평가하거나 학생들이 자신의 삶에서 그 개념을 어떻게 접해봤는지 생각해 보도록 하는 등 더 수준 높은 과제를 내주라는 것이었습니다.
수준 높은 과제는 학생들의 참여도를 높이고 부정행위를 하기 어렵게 만든다는 것이었습니다.

하지만 이제 ChatGPT에게 답변을 유도하는 것은 용어 정의를 요청하는 것만큼이나 쉬워졌습니다.
둘 다 위키피디아 표절보다 훨씬 쉽습니다! 그리고 LLM 시험에서 부정행위를 적발하는 데 사용할 수 있는 확실한 기준이 없기 때문에 기존의 부정행위 기준으로는 기소하기가 매우 어렵습니다.
(이는 양날의 검과 같습니다.
잘못 고발당한 무고한 학생들이 정직하게 과제를 수행했다는 것을 증명하기 어려운 경우가 많다는 것을 의미하기도 합니다.)

이러한 곤경에 좌절감을 느끼는 사람은 저뿐만이 아닙니다.
 약 3,000명의 대학 교수진을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 85%가 LLM(법학 석사)이 "학생들의 비판적 사고 능력 개발을 저해한다"고 생각했으며, 72%는 LLM 사용 관리에 어려움을 겪는다고 답했습니다.

예상대로, 미래지향적인 사고방식을 보여주기 위해 기관 차원의 LLM 구독 계약 체결에 분주한 고등 교육 행정가들은 강사들에게 학생들에게 "인공지능을 효과적으로 사용하는 방법"을 가르치는 것이 그들의 임무라고 말했습니다.

이러한 "효과적인 활용"의 대부분은 학생들이 AI를 이용해 에세이를 작성한 후 이를 비평하는 방식으로 이루어집니다.
(마치 인터넷에 비평할 만한 인간의 글이 넘쳐나지 않는 것처럼 말이죠!) 제가 강사들에게 이 과제의 학습 목표가 무엇인지 물어볼 때마다, 그들은 학생들이 LLM(법학 석사)에게 글쓰기를 맡기면 안 되는 이유를 깨닫게 하는 것이라고 답했습니다.
이 답변과 학교 행정 담당자들의 의도 사이에 모순이 있다는 것을 눈치채셨나요?

수업 시간 동안 학습 목표와 관련된 학습이 이루어지도록 체계적인 창의적인 활동을 진행 한다고 하더라도 , 여전히 의문이 남습니다.
LLM 활동이 학생들이 하루 중 나머지 23시간 동안에는 어떤 영향을 미치고 있을까요 ?

과거의 기술 공포와는 달리 이번 상황이 교사들에게 다르게 느껴지는 이유는 인공지능이 교육의 거의 모든 측면을 어떻게 훼손하는지에 대한 명확한 해결책이 없기 때문입니다.
학생들이 학습에 도움이 될 거라고 생각하는 활동을 하도록 유도하는 동시에 학생들이 학습 모니터링 시스템(LLM)을 교사에게 겨누는 상황은 참으로 기묘한 게임이며, 때로는 아예 참여하지 않는 것이 유일한 승리 전략처럼 느껴집니다.

건설 없는 혼란

현 상황에 지쳐버린 강사들은 반복적인 상투적인 말들의 공세를 견뎌내고 있습니다." 이게 미래야, 익숙해지는 게 좋을 거야!" 위대하고 강력한 시간 여행자시여, 적어도 좋은 복권 번호라도 알려주시겠어요? 러다이트들은 계산기를 쓰지 말라고 했잖아요! 수학 강사들이 여러 과목을 가르칠 때 계산기 사용을 제한하는 방식(참고로, 계산기는 잘못된 답을 만들어내지 않죠)을 말씀하시는 건가요? LLM은 개인 교습가잖아요! "두 가지 진실과 한 가지 거짓" 게임을 하는 과외 선생님을 고용하시겠습니까?

아무도 강사들이 이 파괴적인 교육적 반물질 속에서 제대로 일하려고 애쓰는 것이 얼마나 힘든지 설명하는 것을 듣고 싶어 하지 않는 것 같습니다 . 대신, 인공지능이 생성한 과제에 대한 인공지능 제출물을 채점하는 인공지능 채점 도구가 제공됩니다. 

어쩌면 저 같은 비평가들은 AI 혁명(그게 무엇이든 간에)을 제대로 이해하지 못하는 걸지도 모르지만, 우리는 모두 인간 본성과 학생들이 흔히 보이는 패턴에 대해 경험이 있습니다.
법학 석사(LLM) 과정은 지름길입니다.
학생들은 종종 나중에 후회할 지름길을 택하죠. 우리 모두 그런 경험이 있습니다.

강사로서 저는 학생들이 산 정상에 오를 수 있도록 명확한 길을 만들어주고 그들이 정상에 도달하는 모습을 보고 싶습니다.
하지만 현실은, 마치 학생들이 위로 올라가는 것 외에는 다른 방향으로 가지 못하도록 필사적으로 막으려 애쓰는 불가능한 방어벽에 서 있는 것 같은 기분이 듭니다.
너무 힘들고, 결국 제가 지는 경우가 대부분인데, 이는 제가 학생들에게 아무런 도움도 주지 못한다는 뜻입니다.
학생들은 정말로 정상에 오르고 싶어 하지만, 어떤 산은 건너뛰고 싶은 유혹이 항상 도사리고 있습니다.

몇 달 전, 대학생들이 수업에 대해 이야기하는 것을 우연히 들었습니다.
한 학생이 그날 밤까지 해야 하는 과제에 대해 불평하자, 다른 학생은 어이없다는 듯이 왜 ChatGPT에게 맡기지 않느냐고 물었습니다.
그러자 첫 번째 학생이 이렇게 대답했습니다.
"이건 내 전공이니까, 이 수업에서는 실제로 뭔가를 배워야 해. 다른 수업에서는 AI를 아무렇지도 않게 쓰는데 말이야."

대학 행정 담당자들과 LLM 광고들이 마치 학생들이 LLM 과정 대신 일을 시키면서 무언가를 배우고 있다고 생각하는 것처럼 포장하려 하지만, 저는 그런 학생들을 단 한 명도 만나보지 못했습니다.
그들에게는 그저 업무량 관리일 뿐입니다.

인공지능 거품이 터지고, 지금처럼 자유롭고 보편적으로 이용 가능했던 법학 석사(LLM) 과정이 훨씬 제한적인 형태로 변질된다면 어떤 일이 벌어질지는 아무도 모릅니다.
하지만 인공지능이 우리 곁에 있는 지금, 교육을 혁신하고 학습 효과를 높이는 것은 분명 아닙니다.
오히려 오랫동안 학생들이 학습하는 데 도움이 되어 온 모든 것들을 훨씬 더 어렵게 만들고 있을 뿐입니다.